Python numpy拼接3个(1,9,2)多维数组报错如何解决

np.append的函数定义为numpy.append(arr, values, axis=None)，仅支持传入2个数组作为位置参数完成拼接：

• 第一个位置参数是基础数组arr
• 第二个位置参数是待追加的数组values
• 第三个位置参数本身就是axis参数的固定传参位

代码中把I1、I2、I3三个数组都作为位置参数传入时，第三个参数I3会被识别为传给axis的位置值，后面又显式传入axis=0关键字参数，等于给axis参数重复传值，因此抛出类型错误。
就算去掉显式的axis=0参数，直接调用np.append(I1,I2,I3)也无法实现三个数组的拼接，因为I3会被当成axis的输入值，出现参数类型不匹配的报错。

要得到形状为(3,9,2)的拼接结果，有两种常用实现方案：

• 方案1：使用np.concatenate（推荐，性能最优，原生支持多数组拼接）
  np.concatenate专门用于沿现有轴拼接多个数组，直接将所有待拼接数组放入列表/元组作为第一个参数传入即可，完整代码如下：

import numpy as np

I1 = np.array([[[0, 2],
        [2, 3],
        [2, 5],
        [3, 4],
        [3, 6],
        [4, 1],
        [4, 7],
        [5, 6],
        [6, 7]]])

I2 = np.array([[[1, 1],
        [2, 3],
        [2, 5],
        [3, 4],
        [3, 6],
        [4, 1],
        [4, 7],
        [5, 6],
        [6, 7]]])

I3 = np.array([[[2, 2],
        [2, 3],
        [2, 5],
        [3, 4],
        [3, 6],
        [4, 1],
        [4, 7],
        [5, 6],
        [6, 7]]])

I = np.concatenate([I1, I2, I3], axis=0)

运行后打印I.shape可验证输出为(3, 9, 2)，完全符合预期。

• 方案2：嵌套调用np.append（不推荐，多数组拼接时写法冗余，性能差）
  如果一定要用np.append，需要嵌套调用，每次仅传入2个数组完成拼接，再把拼接结果和下一个数组继续拼接，核心代码如下：

I = np.append(np.append(I1, I2, axis=0), I3, axis=0)

该写法运行后也能得到形状正确的结果，但拼接数组越多嵌套层级越深，可读性和执行效率都低于np.concatenate方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wiz123